“What do these stories all have in common?

1. Linear Algebra package: use uBlas. uBlas, developped by Boost, is very object-oriented and easy to use. Not only does it support linear algebra, it also nicely supports sparse matrix storage and processing, which is important for iterative methods (when solving PDEs by Finite Difference or Finite Element). Take a look at my little program below, which constructs a sparse matrix when solving a boundary value problem.

#include <boost/numeric/ublas/vector.hpp>
#include <boost/numeric/ublas/matrix_sparse.hpp>
using namespace std;
namespace ublas = boost::numeric::ublas;

const int N = 5000; // number of discretizations on each direction
typedef ublas::vector<double> Vector;
typedef ublas::compressed_matrix<double> Matrix; // Sparse Matrix class

void initializeMatrix(Matrix& A) {
    long k=0;
    for (int i=0; i<N; i++)
        for (int j=0; j<N; j++) {
            A(k,k) = -4;
            // adjacent elements in x-direction
            if (i>0) A(k,k-N)=1;
            if (i<N-1)
                if (i==0) A(k,k+N)=2; // Neumann condition on this side
                else A(k,k+N)=1; //Dirichlet condition on this side
            // adjacent elements in y-direction
            if (j>0) A(k,k-1)=1;
            if (j<N-1)
                if (j==0) A(k,k+1)=2; // Neumann condition
                else A(k,k+1)=1; // Dirichlet condition

            k++;
        }
}

Drawbacks of uBlas

• It has poor performance compared to (atlas-)Blas. One reason is that it is the most abstract linear algebra library (easier to use). Another critical reason is that it performs many *useful* (debugging) checks. The performance issue can be overcome through some optimization tricks, such as one that I described in the compiler section. Check out the effective uBlas wiki page for more performance tips. If performance is critical, consider binding with Atlas.
• Poor documentation: if you’re used to Java’s API (which is terrific) as I was, using uBlas as first may be difficult because uBlas’s documentation is, now, quite short and lacks many details. The developers are working hard on it though. Moreover, they also maintain a main mailing list (and some other satellite sites) where you can ask questions.

2. Compiler: when finished with your programming/debugging, consider using -O3 and -DNDEBUG for a much better performance (thanks to Tuyen). Most of the time, it optimizes the program significantly. Below is an illustration.

[khoa@trinidad]$ g++ myProg.cpp -o myProg
[khoa@trinidad]$ ./myProg
Total time: 68.74 seconds
[khoa@trinidad]$ g++ -DNDEBUG myProg.cpp -o myProg
[khoa@trinidad]$ ./myProg
Total time: 49.43 seconds
[khoa@trinidad courses]$ g++ -O3 myProg.cpp -o myProg
[khoa@trinidad courses]$ ./myProg
Total time: 13.9 seconds
[khoa@trinidad]$ g++ -O3 -DNDEBUG myProg.cpp -o myProg
[khoa@trinidad]$ ./myProg
Total time: 11.54 seconds

Source

Nicolas Sarkozy appointed Mr Kerviel yesterday to the post of Finance Minister, to replace Christine Lagarde: “He has only lost €5 billion, while she has a deficit of €50 billion,” according to “Sarko”.

Bài “Lê Bá Khánh Trình (LBTK) bây giờ…” gần đây của Lê Thị Thái Hòa trên báo Thanh Niên có lẽ là bài phóng sự hay nhất về LBKT nhưng cũng đồng thời là một trong những bài viết củ chuối nhất về ông. Tại sao nó hay và tại sao nó lại củ chuối?

Đọc tiếp tại Minh Bien.

Từ một cuộc thi đua xe robot đến nghệ thuật thúc đẩy nghiên cứu khoa học

(From Urban Challenge to Scientific Research Promotion Design)

Giới thiệu. Không như các bài lạm bàn về Kinh Tế trước đây, trong bài viết này, chúng tôi sẽ không đi lan man về chính trị xã hội (nếu chỉ có chính trị xã hội mới làm bạn hứng thú thì bạn thật đáng chết). Lần này, Khoa Trần, Dự Trần, và Tuyên Huỳnh (một giáo sư nửa mùa đang cầy cuốc lam lũ ở UT-Austin mới gia nhập hội Freakonomists) sẽ bình loạn một ít về khoa học công nghệ: cuộc thi đua xe không người lái (Grand Challenge) dưới góc nhìn Kinh Tế (vâng, lại một lần nữa chúng tôi nói về Mechanism Design).

Điểm tin. Trước khi bình loạn thì chúng tôi cũng phải điểm qua cho các bạn biết cuộc thi đua xe không người lái đấy là cái chết tiệt gì và tại sao nó lại nóng hổi.

Cuối tuần vừa qua, 11 đội khác nhau của Mỹ (và cả Đức) đã tranh giải đua xe đường phố ở California với tổng giải thưởng trị giá tổng cộng 3.5 triệu Mỹ kim (giải nhất $2M, giải nhì $1M, và giải ba $500K). Các đội đua này không phải là Ferrari, McLaren,… mà là các trường đại học lớn ở Mỹ như CMU, Stanford, MIT, … song kiếm hợp bích với một số đại gia bên ngoài khác như General Motors, Lockheed Martin,… vì đây là cuộc đua xe robot (autonomous vehicles) chứ không phải là đua xe F1. Quỹ nghiên cứu bộ quốc phòng Mỹ (Defense Advanced Research Projects Agency, aka. DARPA) là kẻ đứng ra tổ chức cuộc thi điên khùng này. Nhiều bạn có thễ bĩu môi bảo rằng 2 triệu Mỹ kim là cái đinh gì so với đua xe F1 mà cũng quảng cáo. Đúng là về mặt giải thưởng thì cuộc thi này chỉ là cái đinh ghỉ so với đua xe F1 nhưng chúng tôi xin nói luôn rằng đây là một cuộc đua khoa học chứ không phải là đua xe thể thao. Đến ngô nghê như tổng thống Mỹ George Bush cũng nhận thức được rằng trong khoa học thì 100 ngàn đô cũng đã là một cái búa rồi chứ đừng nói đến 2 triệu. Giải Nobel đình đám vậy mà cũng chỉ được 1.5 triệu chứ mấy.

Từ từ chúng tôi sẽ thông báo cho bạn biết đội nào thắng giải năm nay (bạn nào quan tâm chắc biết bố nó rồi còn đâu) mà sẽ luợn một tí xem lịch sử cuộc thi này có gì thú vị. Năm 2004, DARPA lần đầu tiên tổ chức cuộc đua này (lấy tên là Grand Challenge) với chặng đường dài hơn 200km xuyên qua sa mạc Mojave. Kết quả là nỗi hổ thẹn đáng chui đầu xuống đất của tất cả các đội: em Hồng Mã của CMU chạy được quãng đường dài nhất gần 12km rồi cũng phải dừng lại khóc hu hu. Không chiếc nào về đến đích!

Một năm sau (2005), khi DARPA tổ chức Grand Challenge lần 2 cũng với cùng thử thách vượt sa mạc đấy, thì có đến 5 đội về đến đích và 4 đội trong đó về đích trong khoảng thời gian giới hạn của DARPA (10 tiếng). Đây quả là một bước nhảy vọt của các đội và của công nghệ robots (Robotics) so với 1 năm trước đó. Một điểm đáng thú vị trong cuộc đua lần này là chiếc Stanley (ảnh bên) của đội đua Stanford do Sebastian Thrun thống soái về nhất sau pha chớp thời cơ ngoạn mục để qua mặt chiếc xe tốc hành nửa mùa H1ghlander [vii] của CMU (về thứ 3 chung cuộc, sau Stanley 20 phút) do Red Whitaker chỉ huy. Cựu binh mùa giải 2004 Sandstorm của CMU cũng góp mặt trong cuộc đua 2005 và bất ngờ về nhì (bất ngờ vì bác Red đã lập trình cho chú này phải nhường em út H1glander về trước) sau em Stanley 10 phút. CMU luôn tự hào về viện công nghệ robots (CMU Robotics Institute) và bộ môn Trí Tuệ Nhân Tạo (Artificial Intelligence) lừng danh của mình nên việc để Stanley qua mặt cả 2 chiến mã của mình khiến cho Red Whitaker và cả đại học CMU muối mặt và phải thốt bằng tiếng Tàu: “trời đã sinh Du sao còn sinh Lượng.” Mà chúng tôi sẽ có lỗi nếu không kể rằng Sebastian Thrun chính là người của CMU bị bắt cóc về Stanford hồi cuối năm 2003! Sau thắng lợi vang dội này, Sebastian nghiễm nhiên trở thành một celebrity trong giới khoa học (giống trường hợp rock star Terry Tao sau khi nhận giải Fields)[i].

Hai năm sau (2007), một thử thách khó hơn nhiều được DARPA đặt ra là các xe tự lái này phải chạy trong môi trường một thành phố và phải tuân thủ đầy đủ các luật lệ giao thông (luật California) (đọc thêm về Urban Challenge). Lần này thì có 6 đội cán đích (bao gồm CMU, Stanford, Virginia Tech, MIT, Upenn, và Cornell), trong đó 3 đội đáp ứng được yêu cầu về thời gian của DARPA là Stanford, CMU, và Virginia Tech (hiển nhiên bọn này giành 3 giải nhất, nhì, ba rồi). Bạn quan tâm về mối thâm thù Stanford-CMU và thằng nào về nhất? Chúng tôi xin nói toẹt ra luôn bây giờ là chiếc Boss của CMU về nhất, hơn bọn Stanford một tẹo (cuộc thi hồi hộp đến mãi ngày hôm sau vì các trọng tài còn phải đánh giá xem các xe có phạm luật giao thông gì không). Không lẽ sau 2 năm trốn biệt trên núi[ii], Red Whitaker cùng với cái binh đoàn rầm rộ nhất trong tất cả các đội lại không trả được thù à. Thôi kệ, cho hắn vào “Hall of Fame” cũng xứng đáng. Dù sao, giám đốc DARPA Tony Tether cũng đã cười mãn nguyện vì các đội đua hoàn thành xuất sắc chỉ tiêu đề ra.

Mechanism Design trong nghiên cứu khoa học.

Hừ hừ … đến bây giờ thì mới hầu chuyện Kinh Tế được. Cái vấn đề mà bọn tôi quan tâm ở đây là gì? Tất nhiên không phải là tính kinh tế của mối tình Thrun-Whitaker.

Các bạn có để ý rằng chỉ trong vòng 3 năm mà ngành Robotics đã có những bước nhảy vọt thần kỳ? Nếu DARPA không đứng ra phát động cuộc thi này có khi xe không người lái vẫn chỉ phổ biến trong truyện khoa học viễn tưởng hoặc phim Hollywood[iii]. Vài triệu đô giải thưởng thì cũng khiếp đấy nhưng thật ra không là gì so với bộ quốc phòng cũng như những khoản chi tiêu hàng trăm tỷ đô mà Mỹ rót sang Iraq hằng năm. Tuy nhiên, ảnh hưởng của những giải thưởng triệu đô này mang lại thì vô cùng to lớn. Cuộc thi Grand Challenge do DARPA tổ chức này đã thu hút không biết bao nhiêu chất xám đổ vào ngành Robotics và là nguyên nhân chính dẫn đến sự thăng hoa của Robotics trong những năm gần đây. Chỉ trong vài năm mà công nghệ xe hơi tự lái chuyển mình từ một câu chuyện viễn tưởng dần trở thành sự thật với tốc độ tương đối chóng mặt.

Giải thưởng này[iv] thì cũng không bõ bèn gì so với ngân sách nghiên cứu hằng năm của NSF cũng như NIH hay các research agencies khác. Không nói đâu xa, ở UT Austin cũng đã có khá nhiều dự án được tài trợ vài chục triệu USD từ NSF (ví dụ đây hoặc đây). Nhưng hiệu quả khoa học mà NSF thu được so với dự án Grand Challenge của DARPA có lẽ là tương đối thấp, thậm chí rất thấp. Lý do duy lý ở đây là gì?

Có một điều mà nhiều người biết nhưng không phải ai cũng biết là cho dù NSF có chi cho bạn 100 triệu USD để nghiên cứu trong 5 năm đi chăng nữa thì bạn cũng không thể giàu hơn bao nhiêu bởi vì bạn không thể bỏ số tiền ấy vào tài khoản riêng của mình được. Số tiền đấy sẽ do trường quản lý và nếu bạn muốn mua sắm cái gì thì bạn cũng phải xin phép thư ký (nếu bạn đòi rút một ít tiền từ quỹ đấy để đi trượt tuyết với bồ nhí thì còn lâu nó mới duyệt cho bạn). Động lực làm việc của bạn cũng vì thế cũng giảm đi. Come on, bạn đừng nghĩ rằng các nhà khoa học chân chính không muốn danh vọng, tiền, và gái đẹp[v]. Nếu bạn tò mò thì xin đọc bài viết trên New Yorker về Shing-Tung Yau vs. Perelman (2 nhà toán học được giải Fields)[vi] hoặc tìm hiểu qua các chiêu dìm đối thủ của nhà vật lý Edward Teller (người được xem là cha đẻ của bom Hydro) đối với nhà vật lý nổi tiếng khác là Robert Oppenheimer (trưởng dự án nghiên cứu bom nguyên tử đầu tiên ở Los Alamos).

Còn cái cách đãi ngộ của DARPA trong trường hợp Grand Challenge thì khác, khác hoàn toàn. Nếu thắng thì số tiền mà bạn nhận được sẽ là của bạn (cho dù bạn phải chia sẽ một ít với các thành viên trong đội) chứ không phải là tiền phải dùng để nghiên cứu. Không những thế, tiếng tăm của bạn cũng sẽ lan rộng với tốc độ chóng mặt, trong giới khoa học cũng như trong tầng lớp dân chúng không biết gì (như 3 tác giả ở đây).

Bạn có thể lý luận rằng giải thưởng đấy chỉ là phụ trội chứ đằng nào bạn cũng cần tiền từ dự án (research funding) để nghiên cứu, nghĩa là NSF cũng vẫn phải và chỉ nên cho tiền bạn nghiên cứu như cách mà họ vẫn hay làm. Tôi đã nêu vấn đề này ra nhưng lão Dự vẫn thắc mắc bên dưới nên tôi sẽ viết cụ thể hơn bên dưới.

Tôi xin lấy một ví dụ khác bên Toán Học: các bài toán thiên niên kỷ (Millennium Prize Problems). Nếu bạn giải được 1 trong 7 bài toán thiên niên kỷ, bạn sẽ được 1 triệu USD từ viện toán Clay (Clay Math Institute). Từ khi viện Clay thông báo giải thưởng này thì 7 bài toán trên trước đây đã nổi tiếng trở nên nổi tiếng hơn rất rất nhiều và thu hút không biết bao nhiêu chất xám của các nhà toán học lớn (cũng như các khoa học gia ở lĩnh vực khác như Computer Science). Cụ thể hơn một chút: hầu như không ai nghiên cứu về Phương Trình Đạo Hàm Riêng (Partial Differential Equations, or PDE) mà không quan tâm đến bài toán Navier-Stokes Equation, dù ít hay cực nhiều. Một trong 7 bài toán này, giả thuyết Poincaré (Poincaré Conjecture), đã được giải chỉ trong vòng 5 năm từ khi giải Millennium được thông báo. Mặc dù Perelman, nhà toán học giải được giả thuyết này, có thể sẽ từ chối giải này (một trường hợp đặc biệt) nhưng không thể từ chối được rằng Millennium Prize đã góp phần không nhỏ đến thành quả của Perelman.

Cho nên Grand Challenge là một bài học thú vị đối với chính DARPA cũng như nhiều research agencies khác (đặc biệt là NSF và NIH). Theo tôi, Grand Challenge là một trong những sáng kiến hay nhất ở thập kỷ này [viii]. Đối với ngành của bạn thì bạn có nghĩ ra được một cuộc thi nào hoặc một sáng kiến nào tương tự để thúc đẩy nghiên cứu khoa học?

Nói đến đây tôi lại nhớ đến Mechanism Design (xin đọc thêm bài “Hiện Tượng Vàng Anh, Mechanism Design, và Nobel Kinh Tế 2007” cũng như các tranh luận xung quanh Mechanism Design). Grand Challenge là một ví dụ hay của Mechanism Design. Nếu sự kiện Vàng Anh không xảy ra cùng lúc với giải Nobel Kinh Tế 2007 thì biết đâu chúng tôi đã dùng Grand Challenge để thay thế cho Vàng Anh.

Dự Trần Ném Đá và Khoa Trần Né

Các bạn đọc đến hết phần trên kể cũng đã dài nên tôi sẽ không nói nhiều thêm nữa. Chỉ cung cấp một sự thật cho các bạn biết là xem các đội đua thi đấu đợt vừa rồi rất buồn ngủ. Diễn biến cuộc đua được truyền trực tiếp qua mạng. Trong khi những bình luận viên liên tục tâng bốc bằng những lời vàng ý ngọc thì người xem được chứng kiến khoảng gần chục chiếc ô tô lắp đầy máy móc chạy với tốc độ vài chục km một giờ và thể hiện các cú rẽ phải rẽ trái ở các ngã tư đường. Nếu bạn là người không yêu khoa học như Khoa Trần hay Tuyên Huỳnh thì tôi dám chắc các bạn chẳng thèm xem. (Thực ra, chỉ có những kẻ bị dụ như Dự Trần mới dí mắt vào màn hình vi tính xem xe tự động chạy rồi cuối cùng lại than chán chứ đến chuyên gia Machine Learning Tuyên Huỳnh cũng chỉ xem một chút rồi đi ngủ vì hắn chỉ quan tâm đến kết quả .)

Quay lại cái mà Khoa Trần và Tuyên Huỳnh thấy thú vị trong sự kiện này: Việc tổ chức các cuộc thi để kích thích công chúng phát huy các năng lực mà họ có là việc chẳng mới mẻ gì. Từ thời cổ đại thì việc tổ chức thi đấu trong quân đội để rèn luyện binh sĩ đã là việc thường ngày ở huyện. Vì thế theo tôi thì việc DARPA tổ chức ra các cuộc thi ô-tô-máy mà Khoa Trần và Tuyên Huỳnh mô tả ở phần trên cũng không phải là một phát minh động trời về thiết kế thể chế.

Dạo trước tôi có nghiên cứu về các hợp đồng nghiên cứu khoa học thì tôi thấy rõ là nước Mỹ vẫn dùng trò thi thố này. Trong những dự án nhạy cảm hơn là ô-tô-máy (ví dụ nghiên cứu tên lửa đạn đạo, nghiên cứu máy bay siêu tốc, nghiên cứu tàu ngầm kiểu mới…) thì họ thường chia một dự án thành nhiều modules (tạm dịch là giai đoạn) khác nhau. Đơn vị nào muốn tham gia nghiên cứu thì sẽ được tuyển lựa vòng một rồi được cấp một chút kinh phí. Sau đó họ sẽ phải cùng nghiên cứu để hoàn thành giai đoạn 1 của dự án. Các giải pháp của mỗi đơn vị sẽ được đánh giá và Bộ Quốc Phòng sẽ chọn ra khoảng 5-6 chú tốt nhất cho vào vòng hai. Cứ như vậy cho tới khi chỉ còn lại 1 hoặc 2 đơn vị được tuyển vào vòng trong cùng. Vì tính cạnh tranh rất khốc liệt như vậy, đơn vị nào được nhận funding cũng bò ra làm hết mình hòng tìm lối vào vòng trong.

Đoạn lão Dự vừa nói là đấu thầu để thực hiện dự án (mang tính Research & Development, or R&D) cho chính phủ (như dự án sản xuất chiếc máy bay chiến đấu tàng hình F35) chứ không phải là một hợp đồng nghiên cứu khoa học (academic research). Việc cạnh tranh những hợp đồng đấu thầu kiểu này bản chất khác rất nhiều so với Grand Challenge. Thứ nhất, R&D (làm ra sản phẩm cụ thể) khác với academic research (mở rộng kiến thức nhân loại), i.e. bạn chẳng giúp ích gì mấy đối với nền khoa học nói chung. Thứ hai, bạn đấu thầu rồi sau đó mới nghiên cứu sản xuất không phải bạn làm ra thành phẩm rồi mới được thầu. Thứ ba, để đạt được thầu, khả năng tài chính cơ sở, và ngoại giao chính trị quan trọng hơn rất nhiều so với khả năng đẻ ra nhiều ý tưởng hay hoặc sản xuất giỏi. Thứ tư là cái mà tôi đoán lão Dự sắp nêu ở dưới: khi nhận được thầu, chỉ có bạn mới làm dự án đấy chứ chẳng ai khác quan tâm.

Điểm khác giữa một dự án nghiên cứu mà tôi vừa mô tả với cuộc thi của DARPA là nó phổ biến cho bà con xem (vì dù gì chủ đề này cũng không nhạy cảm), và hình như DARPA không tài trợ các bên tham gia (cái này tôi không sure lắm, bác nào biết verify lại hộ phát). Các giải thưởng trong Toán học mà Khoa Trần và Tuyên Huỳnh mô tả ở trên thì rõ là không có tài trợ gì cả từ người tổ chức giải.

Verify hộ lão Dự: DARPA có tài trợ nghiên cứu cho khá nhiều đội có khả năng (gọi là track A teams). Nói thêm chút nữa: khi bạn nghiên cứu robotics hay toán học, bất cứ cái gì, thì bạn cũng cần funding riêng của bạn (xin từ NSF chẳng hạn) chứ không phải không có funding từ người tổ chức là bạn không làm khoa học được. Về cơ bản, các funding agencies bảo đảm bạn không thiếu điều kiện nghiên cứu khoa học (nếu những nghiên cứu của bạn có ý nghĩa một tí) NHƯNG vấn đề là nếu chỉ như thể thì khoa học có phát triển mạnh được không.

Nhìn những cuộc thi này như là một thành quả của thiết kế thể chế cũng là một cách nhìn hay. Như tôi vừa nói ở trên nó không phải là một thành quả mới mà từ hồi loài người còn chưa biết kinh tế học là gì thì người ta đã biết sử dụng nó rồi (ấy thế nhưng ở Việt Nam mình vẫn ít dùng trong khoa học đấy, tôi chỉ biết có mỗi Robocon thôi ngoài ra không thấy có cuộc thi nào khác.) Dầu vậy, việc nhìn hiện tượng này dưới góc độ thiết kế thể chế cũng tốt ở chỗ nó cho thấy nếu bạn nghĩ ra một thể chế tốt, bạn có thể cải tạo cả thế giới! Dân kinh tế đương nhiên là những người có ý thức rõ nhất về việc này và họ luôn lọ mọ nghiền ngẫm tìm cách đẻ ra các thể chế mới. Thất bại cũng nhiều nhưng thành công cũng không ít. Những ai gần đây mới tốt nghiệp, hoặc sắp tốt nghiệp Ph.D. trong ngành kinh tế thì đều biết Thị Trường Việc Làm cho giới nghiên cứu kinh tế ở Mỹ là một thị trường được tổ chức tốt nhất so với các ngành khác. Và mới gần đây thì Hiệp Hội Kinh Tế Hoa Kỳ lại giới thiệu một thể chế mới hòng nâng cao hiệu quả của thị trường (có tên là Economics Job Market Signaling). Thể chế này giúp quá trình matching giữa người đi xin việc và người đi tuyển dụng trở nên hiệu quả hơn nhiều.

Khoa Trần ném lại hột vịt lộn

Dự Trần bảo rằng thi cử thì chẳng có gì mới và hiện tại thế giới cũng có ối cuộc thi như vậy. Hoàn toàn đồng ý. Nhưng bạn không thể lấy Olympic thể thao hoặc cuộc thi robocon để đánh đồng với Grand Challenge. Trong bài này, chúng tôi muốn nói về mechanism designs để thúc đẩy nghiên cứu khoa học ở tầm cao nhất và mạnh mẽ nhất (như Grand Challenge hay Millennium Prize trong Toán Học đề cập ở trên). Ở tầm nghiên cứu khoa học thì hầu như chẳng có mấy cuộc thi có ý nghĩa cả. Đấy là lý do tại sao nhiều người thắc mắc/công kích là các em hồi xưa huy chương vàng Olympic Toán quốc tế (IMO) này nọ bây giờ chẳng có cái giải gì cả. Dự Trần có thể không đồng ý rằng Grand Challenge là một ý tưởng động trời (cũng đúng thôi vì cho đến lúc bà con mua được xe tự lái thì cuộc thi này chẳng ảnh hưởng gì đến cộng đồng kinh tế của hắn). Tuy nhiên, đối với nhiều người, Grand Challenge giúp tạo nên một bước ngoặc lớn trong ngành autonomous vehicles và khoa học công nghệ nói chung.

Tôi xin copy lại vài dòng kết đã bị lão Dự làm lu mờ. Grand Challenge là một bài học thú vị đối với chính DARPA cũng như nhiều research agencies khác (đặc biệt là NSF và NIH). Đối với ngành của bạn thì bạn có nghĩ ra được một cuộc thi nào hoặc một sáng kiến nào tương tự để thúc đẩy nghiên cứu khoa học?

Dự Trần Bảo: Ném hột vịt lộn làm gì cho phí, để các chú ăn mà tăng cường sức chiến đấu ở graduate school lol.

[i] Chúng tôi xin bỏ qua một số nhân tố quan trọng khác trong cuộc đua cũng như
trong mối thâm thù CMU-Stanford, như Michael Montemerlo. Ngoài ra, năm 2006 Sebastian Thrun được đại gia Google mời về nói chuyện với em út trong công ty. Sau đó thì đầu năm 2007, hắn cũng đã đầu quân cho Google theo dạng bán thời gian.

[ii] Thực ra hắn rêu rao là Stanford năm 2005 cũng rùa thôi chứ không hẳn là ở mãi trên núi . Khi Tony Tether công bố CMU về nhất và trao tấm séc khổng lồ trị giá $2M cho Red, Tony còn đá thêm rằng “this is the first time I see Red speechless!”

[iii] Có thể tôi nói quá nhưng rõ ràng là chúng ta sẽ không có những Stanley hay Boss nếu không có Grand Challenges

[iv] Còn có những khoản chi phí khác ngoài giải thưởng nữa nhưng tổng chi phí vẫn tương đối “nhỏ”

[v] Trừ một số rất ít các khoa học gia đã lên niết bàn

[vi] Đấy chỉ là một ví dụ, có thể không đúng, trong hàng tỷ các ví dụ và chúng tôi không chịu trách nhiệm về tình xác thực của bài báo trên New Yorker

[vii] Chiếc xe tốc hành H1ghlander dẫn đầu trong 3/4 đoạn đường đầu, sau đó thì tự nhiên chậm lại vì một lý do unknown (kiểu như trường hợp của người ngoài hành tinh Ronaldo ở trận chung kết France 98).

[viii] Ngoài các động cơ về tài chính và danh tiếng, việc tạo ra một cuộc chơi cũng làm cho việc nghiên cứu khoa học trở nên thú vị hơn nhiều

Nói Chuyện Kinh Tế cũng Như Đi Đái Trong Quần.

Prelude: Hôm nay, hai ông trẻ (một ông không trẻ lắm) lại tiếp tục ngồi uống café, tán dóc, rồi lại quyết định viết báo chung với tinh thần ông này viết bậy thì ông kia cũng cấm được sửa hoặc cắt xén (cũng khó chịu lắm). Chúng tôi cũng cảnh báo trước độc giả rằng, cho dù viết bài chung thì chúng tôi không nhất thiết có cùng quan điểm trên nhiều phương diện. Do đó, có thể trong tương lai gần, các bạn sẽ đọc những đoạn cãi lộn (thực ra là cãi đúng) long mồm lở móng của Khoa Trần và Dự Trần trên cùng một bài viết.

Nói chuyện về các vấn đề kinh tế thường làm người ta phát chán. Các vấn đề kinh tế thì rõ là không bản năng gốc như phim sex, không lãng mạn như Thơ, không hồi hộp, rùng rợn như Tiểu Thuyết, không cởi mở gợi tình như Thời Trang (ông này nói về thời trang nhưng vẫn nghĩ về sex), không hì hục nhễ nhại như Thể Thao, không ly kỳ như Vật Lý Vũ Trụ, không trừu tượng đến mức chẳng ma nào hiểu như Toán. Lyndon B. Johnson, tổng thống đời thứ 36 của nước Mỹ trước đây đã phang một câu thế này: “quý vị có bao giờ nghĩ rằng có sự tương đồng rất rõ nét giữa phát biểu về một vấn đề kinh tế và đi đái trong quần không? [có đấy,] nó rất nóng hổi đối với quý vị, nhưng không thế đối với người khác.”

Tay Johnson này thật đáng ghét, may mà hắn không phải người Việt, nếu không thì dân nghiên cứu kinh tế Việt chắc là điên cái đầu. Dù gì thì có vẻ như những năm gần đây kinh tế Việt nam có vẻ tốt, bà con mần ăn được nên cũng nhiều người quan tâm đến chuyện Economics Theory với lại Nobel này kia. Còn tôi thì qua hơn chục năm bơi lội tung tăng trong cái ngành này nên cũng biết được vài thứ trò vui. Đợt này nhân cao hứng nên quyết định đem hàng ra bán, ai đọc thấy hứng thú thì vỗ tay hộ cái, ai không thích thì cứ âm thầm hô biến.

Các mặt hàng mà tôi định bày bán trong series này là:

1. Tự Do Lựa Chọn và The Paradox of Choice

2. Duy Lý và Bất Duy Lý của Information Censoring

3. Communication, Coordination và Kiểm Soát Xã Hội .

4. Tự Do Liên Kết, Trust and Social Capital

5. Lợi Thế Của Người Đi Sau, “War of Attrition” và Đổi Mới Chính Trị

6. “Private Truths, Public Lies” và Lý Thuyết Mới về Cách Mạng Xã Hội

Tác giả sẽ bày bán không theo thứ tự như trên, cũng không hẹn trước ngày sẽ giao hàng. Ngoài 6 món hàng trên, nếu còn thời gian thì  tôi có thể sẽ bày bán thêm các mặt hàng khác. Bạn đọc nào quan tâm thì vui lòng thi thoảng quay lại cửa hàng để biết cụ thể. Bạn nào không quan tâm thì, again, hô biến và cấm đại tiểu tiện bừa bãi cũng như cấm lấy phần.

Hiện Tượng Vàng Anh, Mechanism Design Theory và Nobel Kinh Tế 2007

Giải Nobel Kinh Tế năm nay [đọc thêm về dự đoán trước giờ bóng lăn của Đỗ Quốc Anh] đuợc trao cho Leonid Hurwicz, Eric Maskin, và Roger Myerson vì những cống hiến của họ trong Mechnism Design Theory (Lý thuyết Thiết kế Thể chế). Nhiều khả năng là Hurwicz, Maskin, và Roger Myerson không được xem phim Vàng Anh, và càng không biết nhân vật nữ chính trong phim là ai (thật tiếc cho ba ông, nhưng không sao, giải Nobel là một niềm vui to lớn). Thế nhưng giữa lý thuyết của các ông lại có những ứng dụng tuyệt hảo trong việc nhìn nhận các hiện tượng xã hội ở VN mà bộ phim này giúp phần đào xới lên. Mối liên hệ đó là như thế nào? Dưới đây là phần viết đậm chất blog chã trí thức của Khoa Trần và một số đoạn nhận định khô cứng theo kiểu mọt sách già đầu vẫn dốt của Dự Trần. Một trong các nhiệm vụ của bạn là đọc và phát hiện đoạn nào do Khoa Trần và đoạn nào do Dự Trần viết.

Leonid Hurwicz, Eric Maskin, và Roger Myerson (ảnh từ website www.nobelprize.org)

1. “Bài Toán Vàng Anh”

Có lẽ ai đọc bài này cũng đều đã biết đến sự kiện Vàng Anh (aka Thùy Linh[i]) have sex “gây hậu quả nghiêm trọng” (tôi không biết chính xác nghiêm trọng đến đâu nhưng lower bound estimate thì cũng tương đối dữ dội). Vậy ai xứng đáng lãnh cái trách nhiệm “gây hậu quả nghiêm trọng” này?

Chiều hôm qua tôi chúng tôi nói chuyện về vụ này và than rằng cái xã hội VN mình nó thối nát và vô đạo quá. Điều đáng mừng duy nhất từ sự kiện này là nó cho thấy xã hội VN có đầy rẫy mụn nhọt. Lúc đầu thì cả 2 anh em ngồi phân tích xem mầm mống là cái nào[ii]? Đi từ chú tung video clip của Thùy Linh đến bọn chíp hôi đến báo đài rồi đến cả chính trị, dân chủ, và tự do ngôn luận thì bọn tôi vẫn thấy đây là một mớ bòng bong chẳng dễ gì mà gỡ.

Cái kết luận duy nhất mà tôi rút ra được thì hoàn toàn cũ rích và tầm thường: những công tắc mà chúng ta có thể điều khiển là hệ thống luật (legal system) và các chính sách công (public policies) chứ chúng ta không thể bẻ nắn xã hội phải thể này thế kia. Do đó, bài toán ở đây là tìm một điều khiển hiệu quả nhất (như thế nào là hiệu quả nhất thì đọc bên dưới) và sau đó là nhìn xã hội chạy[iii]. Đấy chính là cách tiếp cận của Mechanism Design Theory (Lý thuyết Thiết kế Thể chế).

2. Cũ Rích Nhưng Không Tầm Thường

Khoa Trần có một phát hiện rất thú vị, nhưng vì hắn nghĩ là phát hiện này tầm thường (trivial) nên hắn diễn đạt một cách ngắn gọn và khá tối tăm khiến cho những người không học cùng ngành khó lòng mà hiểu rõ ý hắn nói gì. Thôi thì để tôi giúp hắn vậy, không biết có khá hơn không: thông thường, khi phải đối diện với các vấn đề và hiện tượng xã hội mới nảy sinh (hoặc nảy sinh đã lâu nhưng nói theo kiểu nôm na là bây giờ cái kim trong bọc mới “lòi ra”), các nhà lập chính sách (ở đây là các nhà quản lý văn hóa, các nhà giáo dục, các nhà làm luật và các nhà khác) sẽ phải đau đầu mất một thời gian, mở một số hội thảo, có nhiều tham luận vừa gay gắt lại vừa nghiêm khắc, rồi sau đó sẽ đến câu chuyện muôn thủa là “lập chính sách”. Nói đến lập chính sách, đại khái có hai dạng:

1. Chính sách áp đặt. Là các chính sách, thí dụ Cấm hát Karaoke, Cấm blog, Cấm chat, Cấm mại dâm, Cấm học sinh đi xe máy, Cấm dạy thêm- học thêm, Cấm hội họp nơi công cộng quá 5 người mà không có giấy phép, Cấm lạm thu phí ở sứ quán và 1001 các thứ Cấm khác. Dạng “chính sách” này triệt tiêu (về mặt pháp lý) một số hành vi (trong Game Theory/Mechanism Design gọi là Action Space) của người tham dự. Thí dụ đơn giản nhất là trong trò chơi Nghịch Lý của Hai Người Tù, mỗi người có 2 hành vi (Hợp Tác và Bất Hợp Tác với Công An). Cân bằng duy nhất của Game này là cả hai cùng Hợp Tác với Công An – tức là cùng khai ra và cùng bị đi tù, một kết quả rất tồi cho 2 chú này. Nếu bây giờ ta “làm chính sách” bằng cách cấm các chú này Hợp Tác, hành vi duy nhất còn lại của mỗi chú là Bất Hợp Tác và như thế cả 2 chú đều được tha bổng vì Công An không thu được lời khai nào. Problem solved!

2. Chính sách kiểu “Thiết kế Thể Chế”: Các chính sách kiểu này dựa trên cách tiếp cận khác hoàn toàn với cách tiếp cận của các chính sách áp đặt kể trên. Mục tiêu của nó không phải là triệt tiêu một số hành vi của người tham gia, mà là tạo ra một thể chế trong đó người tham gia tự nguyện hành động theo cách tối ưu mà người thiết kế thể chế mong muốn. Một thí dụ thường được nhắc tới trong lý thuyết thiết kế thể chế là cơ chế đấu thầu (auction): Người bán hàng (auctioneer) đương nhiên muốn bán với giá cao nhất, còn người mua (bidder) thì tìm cách mua với giá thấp nhất. Cái cốt yếu mà người bán muốn làm được là người mua nghĩ món hàng giá bao nhiêu thì anh ta bỏ thầu (bid) đúng ngần đó. Thí dụ người mua A nghĩ đôi dép bác Hồ chỉ đáng giá 50 ngàn VND (và anh ta sẽ không bao giờ muốn mua nếu phải trả giá cao hơn, dù chỉ một xu) thì người bán hàng phải làm cách nào đó để người mua A bid đúng con số đó chứ không thấp hơn. Nếu nghĩ ra được một thể chế (phương thức đấu thầu) như vậy thì người bán không cần phải thi hành các chính sách kiểu cấm đoán mà vẫn khiến người mua làm đúng cái việc mà anh ta muốn. William Vickrey đoạt giải Nobel Kinh Tế năm 1996 cũng vì ông nghĩ ra một phương thức đấu thầu giúp làm được việc đó.

Analogy and Implication về mặt xã hội: Chính sách kiểu áp đặt sẽ tạo ra những bức bối trong XH vì nó hướng tới việc ràng buộc tự do của con người. Rất thường xảy ra là nó cũng không thể thành công. Ví dụ cấm học sinh trung học ngủ với nhau là việc không thể làm được. Cấm blog thì chúng blog chui, Cấm mại dâm thì chúng mại dâm lén lút… Đổi lại, chính sách kiểu mechanism design lại hướng vào việc thiết lập một cơ chế trong đó người tham gia tự nguyện làm theo hướng mà mechanism designer muốn. Và như thế, nó không bao giờ tạo ra những bức bối trong xã hội, và nó thường cũng đạt được hiệu quả lớn vì như đã nói, đó người tham gia tự nguyện thực hiện. Xin lấy ví dụ về hai hậu quả khác nhau của chính sách này: Cháu Khoa rất lười học mà nếu bố bắt cháu ngồi vào bàn học thường là cháu sẽ dành thời gian vẽ bậy hoặc mơ mộng về nơi xa lắm. Rốt cuộc là học lực của cháu không khá lên. Bố cháu buồn và không biết làm thế nào. Đến một hôm bố cháu gặp William Vickrey và được ông ấy bảo “chú nên về giao hẹn với cháu là nếu tháng này cháu được điểm tốt thì sẽ cho cháu đi chơi ở Disney Land” (giả sử rằng cháu rất thích đi Disney Land, và giả sử rằng bố mẹ có thể commit là sẽ đưa cháu đi thật nếu cháu học tốt, và cũng commit được là chắc chắn sẽ không có chuyện đi Disney Land nếu cháu tiếp tục học dốt). Bố cháu Khoa về nhà làm đúng như vậy và tự dưng thấy cháu rất phấn khích và tự nguyện học hành

Hai lối tiếp cận kia đối với những người nghiên cứu như Khoa Trần thì quả là cái rất tầm thường (trivial). Nhưng đối với các nhà lập chính sách (bù nhìn hoặc không bù nhìn), thì đó phải là một sự chuyển biến kinh hoàng về mặt nhận thức. Cái mold về nhận thức của họ về quyền lực thường là Power to Dictate to People What They Can and Can Not do. Để chuyển sang được cách tiếp cận số 2, thì họ phải thay đổi được cái mold nhận thức về quyền lực thành Power to Design and Implement Good Mechanisms to Bring Changes to the Society through Voluntary Participation of the People (mấy câu này không biết diễn tả bằng tiếng Việt thế nào nên đành viết tiếng Anh vậy).

3. Game Theory và các Cân Bằng Tồi

Tôi xin nói qua trước một ít về Game Theory. Game Theory truyền thống hướng đến giải bài toán tìm điểm cân bằng (equilibrium) trong 1 game khi luật chơi đã được xác định sẵn với giả sử quan trọng rằng người chơi sẽ luôn đi theo một chiến thuật có lợi cho riêng họ. Có một nghịch lý là điểm cân bằng nhiều khi là điểm mà chẳng ai mong muốn (nhưng biết sao được?). Một ví dụ cổ điển là bài toán 2 người tù: mỗi người tù có 2 lựa chọn là hợp tác hoặc chơi xấu và điểm cân bằng sẽ là cả 2 cùng chơi xấu nhau.

Quay lại vụ Vàng Anh, cho dù cả xã hội nói chung bị ăn một quả thôi sơn nặng nề nhưng tất cả đều đi những bước đi có lợi nhất cho riêng mình trong khả năng có thể (cho dù có thể biết rằng hành vi của mình có khi sẽ ảnh hưởng xấu đến cộng đồng chung). Cụ thể, báo chí và bloggers sẽ đăng tin giật gân để giành người đọc, kẻ tung phim thì cố gắng tối ưu lợi ích cá nhân của mình, Thùy Linh cũng cố gắng giảm thiểu hiệu ứng trong vòng có thể, và ngay cả bọn chíp hôi cũng có những bước đi tự nhiên để thỏa mãn cái nỗi vui sướng cá nhân của chúng.

Để tôi lấy thêm một ví dụ ít tầm thường hơn. Nhiều người công kích rằng tại sao VTV dành 15 phút phát buổi chia tay của Thùy Linh thay vì nói về nạn nhân vụ sập cầu Cần Thơ hay bão lũ ở miền trung. Có nhiều lý do tương đối hiển nhiên như “VTV3 là kênh giải trí”, “bình thường giờ đấy nó vẫn phát Nhật Ký Vàng Anh”, hoặc “Cần Thơ không có tin gì mới còn Thùy Linh thì có ối thứ”. Lý do tôi muốn nhấn mạnh hơn ở đây là: VTV biết sẽ có rất nhiều người quan tâm về Thùy Linh hơn (thực tế chắc là như vậy) là về cầu Cần Thơ. Họ “thấu hiểu” mong muốn của “người dân” vậy. Tại sao lại trách?

Rõ ràng là chúng ta chẳng thể nào vùi dập được rationality; càng không thể và không nên điều khiển cách đi của mỗi người để bảo toàn lợi ích xã hội. Bác Ngô Quang Hưng trong bài Vàng Anh và trẻ em tập đi có vẻ như cũng phản đối việc đưa ra các chính sách cấm đoán các cháu Tò Mò. Muốn xã hội vận hành theo chiều hướng có lợi thì nhà cầm quyền cần phải nghiên cứu kỹ incentives (động cơ hành động) của mỗi người/tổ chức và đưa ra các chính sách (theo hướng thiết kế thể chế) sao cho lợi ích của mỗi cá thể đấy không mâu thuẫn với lợi ích của cả cộng đồng. Chẳng đơn giản chút nào! (Khoai vật!)

4. Mechanism Design.

Các kết luận trên có vẻ nhàm chán và rất tầm thường nhưng đấy chính là tinh thần của Mechanism Design, chủ để của giải Nobel Kinh Tế năm nay. Về cơ bản, Mechanism Design Theory nghiên cứu về các luật chơi (rules) sao cho cách đi tối ưu của mỗi người chơi đều có lợi cho người thiết kế ra trò đấy (planner). Nếu nói về các vấn đề xã hội hay kinh tế chính trị như trên thì quá khó để có thể có một kết quả có ý nghĩa (meaningful results). Ngay cả việc giải bài toán tìm hiểu về điểm cân bằng (equilibrium) cho hệ các chính sách có sẵn cũng đã đau đầu rồi, nói gì đến tìm ra một hệ chính sách tối ưu. Ngay cả khi chúng ta có một mô hình tương đối chuẩn về xã hội thì việc giải mô hình này (dynamic and stochastic game) cũng đã khó khăn rồi, chứ chưa nói đến việc chúng ta hiện còn chưa có một mô hình nào chấp nhận được.

Do đó, khi các bạn về Mechanism Design Theory thì thấy tất cả đều đề cập đến auction schemes (hình thức đấu giá) vì mảng này đã đạt được nhiều kết quả nhất. Bài toán đấu giá là như thế nào? Ông Dự đã nói ở trên nên tôi không trình bày lại nữa [iv]. Dưới cách nhìn của tôi, Mechanism Design về cơ bản chỉ là bài toán ngược (Inverse Problems). Trong phần 2, tôi sẽ viết về các kĩ thuật giải inverse problems (or large scale constrained optimization) từ góc nhìn của một numerical analyst.

[i] To Thùy Linh, Lâm, Tiến, và những người bạn: bài viết này nhận định về một vấn đề kinh tế chứ không nhận xét gì về Thùy Linh. Mong các bạn thông cảm vì sự nhiều chuyện của chúng tôi.

[ii] Có phải là do bọn báo đài (media) dạo này toàn (trực tiếp và gián tiếp) lăng xê những thứ rẻ tiền và hệ quả là tạo ra những phong trào (hay tâm lý đám đông) cũng rất rẻ rúng. Không hẳn như thế, bởi vì báo đài cũng như ai, cũng cần quan tâm đến cái két sắt của mình trước tiên. Luật cung cầu đâu cho phép họ bỏ qua những cơ hội béo bở vậy. Nếu nói cầu cao thì không lẽ lại phê phán độc giả? Nhưng cầu nhiều là cũng vì những ảnh hưởng từ báo đài, môi trường. Nói một hồi thì thành ra “quả trứng hay con gà có trước”. Hay là những con diều hâu chỉ thích chơi nổi, gây scandal, tăng pageview, hoặc thích chõ mõm trên các forums/blogs? Nhưng những con diều hâu đấy là những ai và nếu có biết thì làm gì được bọn này? …

[iii] Dân kĩ thuật có thể liên tưởng tôi đang nói đến (Dynamic, Stochastic) Optimal Control.

[iv] Cách đấu giá cơ bản nhất là bid lần lượt và ai bid cao nhất thì lấy sản phẩm và phải trả đúng giá bằng giá mình bid. Chiến thuật tối ưu của mỗi người là: nếu tôi nghĩ sản phẩm này đáng $10, giá thấp nhất mà tôi phải đặt là $9 thì tôi sẽ đặt $9 chứ không hơn. William Vickrey nghĩ ra một cơ chế đấu giá thông minh hơn (rất thông minh) và ông đoạt giải Nobel Kinh Tế năm 1996. Cơ chế này hoạt động như sau: mỗi bidder cung cấp giá của mình cho người bán (không cần theo thứ tự) và người bid cao nhất sẽ phải trả giá của người bid cao thứ nhì. Tại sao cách này lại hay? Xin đọc thêm qua về Vickrey auction, hoặc giải thích bằng tiếng Việt của Thành Nguyễn.